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第27卷 第5期2008年9月地 理 研 究GEOGRAPH ICAL RESEARCH V o l 27,N o 5Sept ,2008 收稿日期:2007 05 19;修订日期:2007 12 04基金项目:河南省高等学校创新人才基金(2004 09年度)资助。
作者简介:孔云峰(1967 ),男,河南新安人,博士,教授,博导。
主要从事GIS 应用研究与教学。
E mail:Yfkong@h enu edu cn 降雨量地面观测数据空间探索与插值方法探讨孔云峰1,仝文伟2(1 河南大学中澳地理信息分析与应用研究所,开封475004; 2 河南省气象局,郑州450003)摘要:空间插值方法广泛应用于气象数据产品的制作,其精度与气象要素的空间变异特征、气象观测站分布和插值方法选择有关。
选择美国得州599个地面观测站30年平均降雨量记录,设计了27个观测站样本方案,选择全年、1月和8月数据,利用空间统计、空间自相关、半变异函数等方法探索降雨量的空间变异特征,并采用5种常规方法进行空间插值,比较和解释插值结果,在此基础上讨论基于知识的气象要素空间插值方法。
案例研究发现: 降雨量地面观测数据通常具有明显的空间趋势、较强的空间自相关特征和较稳定的空间变异规律,但针对不同时段或采样方案,其空间自相关强度和半变异函数模型会有一定的差异。
增加气象观测站数,空间插值误差有减小的趋势;但观测站数目达到一定数值后,增加观测站数,插值精度提高并不明显。
!在观测站较少时,不同插值方法间的精度差异较大,而在观测站充足的情况下,其差异有减小的趋势。
∀探讨气象要素与地理环境要素之间的关系,获得定量化的先验知识,开发基于知识的空间插值模型,是高精度气象要素插值的关键;线性加权回归和地理加权回归方法的初步试验验证了这一思路的有效性。
关键词:降雨量;探索性空间数据分析;空间插值;先验知识文章编号:1000 0585(2008)05 1097 121 引言利用地面气象观测站的观测数据进行空间插值是制作气象地图产品的主要方法。
中国流域降水数据的空间插值方法评估陈雅婷; 刘奥博【期刊名称】《《人民长江》》【年(卷),期】2019(050)004【总页数】6页(P100-105)【关键词】降水量; 空间插值; Kriging插值法; 长江流域; 黄河流域; 珠江流域; 中国【作者】陈雅婷; 刘奥博【作者单位】北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院北京100875【正文语种】中文【中图分类】TV125区域降水数据对生态评价、灾害风险管理、水文建模、植被分布和生态演变等研究领域具有重要价值[1-3]。
气象站通过长期观测积累了大量的降水数据，但这些数据仅代表站点所在地区的降水状况，进行大范围降水研究时仍有所不足。
对气象站的降水观测数据进行空间插值处理是获得降水空间分布特征最直接有效的方法，其精度和分辨率一般优于遥感反演和模式模拟[4-6]。
空间插值效果受站点数量和分布的影响[7-8]，但由于技术和社会经济条件的限制，观测站点的数量有限且空间分布不均匀，地形复杂的偏远地区观测数据难以获取。
所以当研究区域降水分布时，需要对空间插值方法进行评估，选择合适的插值方法将有限的站点数据快速、准确地转换为面状的区域降水信息[9]。
在目前的研究中，空间插值方法可被分为确定性方法和地统计法[10]。
确定性方法是基于已知点的信息及其相似程度，采用曲面对样本空间分布进行拟合，常用方法包括多项式法、反距离权重法、样条函数法等[11-12]；地统计方法利用样本点的统计规律，将样本点间的空间自相关性定量化分析，从而在未知区域构建空间结构预测模型，最具代表性的方法为克里金插值法及其变种[13]。
上述空间插值方法各具优缺点，但目前关于这些方法在不同应用领域和不同研究区域的适应性分析还有所欠缺。
对于不同应用领域和研究区域，同一降水插值模型的应用效果可能表现不一，不存在全部适用的最优插值方法。
因此，根据研究区域的气象站点分布情况和地形流域特征选择最优的插值方法具有实际研究价值[14]。
降水空间插值技术的研究进展一、本文概述随着地理信息系统（GIS）和遥感技术的快速发展，降水空间插值技术在气象学、水文学、生态学等领域的应用越来越广泛。
降水空间插值技术旨在通过已知的气象观测站点数据，预测和推断未知区域的降水量，以实现对降水空间分布的准确描述。
本文将对降水空间插值技术的研究进展进行综述，重点分析不同插值方法的优缺点、适用条件以及在实际应用中的效果评估。
通过对相关文献的梳理和评价，本文旨在为读者提供一个全面、系统的降水空间插值技术知识框架，以期为该领域的深入研究和实践应用提供参考和借鉴。
二、降水空间插值技术概述降水空间插值技术是一种地理信息系统（GIS）和遥感技术的关键应用，其核心目标是根据已知的气象站点降水数据，通过数学和统计方法，预测和推算出未知区域的降水情况。
这种技术广泛应用于气候研究、洪水预警、水资源管理、农业规划等多个领域。
降水空间插值技术的核心在于构建一个能够准确反映降水空间分布的数学模型。
这个模型需要充分考虑到地理、气候、地形等多种因素的影响。
目前，常用的降水空间插值方法主要包括反距离权重法（IDW）、克里格插值法（Kriging）、样条函数法（Spline）以及基于机器学习的插值方法等。
反距离权重法（IDW）是一种基于距离的插值方法，其基本思想是离已知点越近的位置，其值越接近已知点的值。
克里格插值法（Kriging）则是一种基于统计学的插值方法，它考虑到了数据的空间自相关性，因此能够得到更精确的插值结果。
样条函数法（Spline）则是一种数学方法，通过构建一个平滑的曲线或曲面来拟合已知数据点，从而推算出未知区域的降水情况。
近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的插值方法也开始在降水空间插值领域得到应用。
这些方法，如神经网络、支持向量机、随机森林等，能够通过学习大量的已知数据，自动提取出其中的复杂规律和模式，从而实现对未知区域的准确预测。
然而，降水空间插值技术也面临着一些挑战。
ArcGIS数据生产与精细化制图之中国年降水量分布图的制作第一部分:底图的制作.这一部分介绍衬托专题图的底图的制作,这一部分的结果还可以作为其它专题图的底图；第二部分：中国年降水量插值.这一部分介绍用ArcGIS的空间插值方法将气象站点的降水量数据插值得到全国范围内的降水分布;第三部分：地图整饰。
这一部分介绍添加地图要素和美化及最后出图.第一部分：底图的制作Step 1—1：数据准备总共包含五个文件:bou2_4l.shp：中国政区的线文件，在这个线文件里包含了南海的九段线bou2_4p。
shp:中国政区的面文件（或者“中国政区.shp”)rivers。
shp：世界主要河流cntry02。
shp：世界国家面文件省会城市。
shp：中国省会城市点文件在下载到的站点信息中提供了每个站点的经纬度坐标（中国地面气候资料国际交换站数据集台站信息。
xlsx），这样我们可以利用ArcMap->File(文件)->Add Data（添加数据）—〉Add XY Data（添加XY数据）将站点导入ArcMap中,注意导入时设置坐标系为WGS84。
在这里事先导入的原因是后面导入可能会发生投影问题，使得站点位置与中国政区图不一致, 注意：需要先在Catalog中将这两个文件(rivers。
shp和cntry02.shp）的地理坐标系设为WGS84。
台站信息如果不能导入，可转换为.xls格式后再导入.Step 1-2:设置投影打开ArcMap将这些文件添加进去，接下来我们要给Dataframe设置一个投影坐标系。
由于我们要做的是中国全国的降水量分布，我们使用等面积的Albers投影。
右击Layers（图层)—〉Properties（属性）—>Coordinate System(坐标系统)选项卡—〉new（新建) Project System （投影坐标系)，选择Albers,设置中央经线105,标准纬线25度,47度，在地理坐标系中选择WGS84。
员的工作待遇，当然相应的从业条件也必须提高，同时增加林业资源经济发展的途径，该转型的地区进行产业转型，根据当地具体情况制定出合适的策略和方案指导工作的开展，人工种植面积需要扩大和加强。
我国林业产业的分布和结构都存在不合理情况，加大人力资源投入也是为了工作开展更加高效有力，我国在发展过程中多年来大量砍伐森林，导致木材大量减少，人工林种类单一，应当相应增加。
3.2加大在林业经济发展中的科技投入在当今时代，随着科技水平的不断提高，现代科技已经被运用到各行各业中，要加大在林业经济发展中的科技投入，需要加强科技技术工作，并重视科技对林业区域经济发展的重要性，积极开发和应用新设备、新技术，将理论与实际相结合，让科学技术融入到具体的林业经济发展工作中，提高林业经济效应和生产力，并通过网络和信息技术进行宣传和推广，当国家有重点工程需要开展时，应用科技力量能够增加工程开展的效率，做到科研和实际工作两不误，也能为林业资源提供相应的保护作用。
加强科技技术的投入和信息化建设是优化管理的必要手段和途径。
3.3制定科学合理的政策一是政府对林业经济的管理和控制，近几年，我国林业管理与以前相比，基础设施建设已经有了很大改善，但由于发展较晚，基础建设较为薄弱，森林资源监测等工作在政策上还有待完善，破坏森林资源的案件和火灾等情况还在加剧，从这一点来说，完善监督制度体系就尤为重要，要控制破坏，更好的保护森林资源就需要政府加大工作投入；二是经济上的政策支持，提供充足资金开展扶持工作，大力推广造林活动，增加造林面积和绿化建设工作，科学合理的政策能对林业经济区域发展起到相当大的作用。
4结语森林在生态环境中的作用不容小觑，林业经济可持续发展也十分重要，我国森林资源还在不断减少，重视生态环境，合理发展林业经济势在必行，虽然目前还存在一些问题，但只要制定出合理的方案，并有效解决，未来的林业经济发展一定会越来越好。
同时在看待林业经济区域差异性的问题上，需要平衡产业结构，协调林业经济发展，推动改革林业管理体制，合理利用林业资源，保护环境，坚持开展生态建设工作，走正确的林业经济可持续发展道路。
用插值法对雨量预报方法的评价攀枝花学院实验报告实验课程：数学实验及模型实验项目：用插值法对雨量预报方法的评价院系：计算机学院班级：姓名:学号实验日期 2010-12-30摘要:首先，通过对给定的大量数据（预报数据和实测数据）进行统计画图分析，得出了散点图。
然后分别对两种预报的 41 天中每天 4 个时段各等距网格点的雨量数据进行处理和分析。
第一问，模型一：先把对应的91个观测站经纬度精确到小数点后一位，这样就可以把观测站和数据中的经纬度进行对比。
从而可以得到91个观测站中有41个观测站在预报方法中能找到。
将41个对应点的预测雨量与实测雨量求偏差的平方和。
作为评价准确性的指数，可以得到第一种方案的最小二乘和为16983.2969，第二种方案最小二乘和为36446.4633。
由此可以看出第一种方预测比较正确。
模型二：根据预测提供的每天每个时段的数据进行实测数据点的插值。
将91个对应点的预测雨量与实测雨量求偏差的平方和。
可以得到第一种观测方案最小二乘和为168345，第二种预测方案的和为186246。
进而说明第一种方案的合理性。
第二问：利用给出的预测数据算出41天中不同类型雨的次数与实际的41天下划分成7个等级，然后进行比较算出预测的正确率和不正确率，和1，2两种方法的误差值，来选民众所期望的方法。
本文利用数学软件Matlab 很好地实现了编程模拟计算，并结合实际测得的数据得出了雨量预报方法的同级率，很好地指导了人们的生活与工作。
关键词：预报、实测、经纬度、准确率、雨量、最小二乘法一、问题重述雨量预报对农业生产和城市工作和生活有重要作用，但准确、及时地对雨量作出预报是一个十分困难的问题，广受世界各国关注。
我国某地气象台和气象研究所正在研究6小时雨量预报方法，即每天晚上20点预报从21点开始的4个时段（21点至次日3点，次日3点至9点，9点至15点，15点至21点）在某些位置的雨量，这些位置位于东经120度、北纬32度附近的53×47的等距网格点上。
甘肃科技Gansu Science and Technology第35卷第16期2019年8月Vol.35 No.16Aug.2019雨量数据空间探索与插值方法探讨刘潘（西安科技大学测绘科学与技术学院，陕西 西安710054）摘 要：对降雨量资料中的样本数据用直方图和正态QQ 分布图进行了空间分布规律的探究以及自相关性的趋势分析,并结合空间分辨率为30m 的高程数据以及陕西省流域图离群值的合理性进行分析;对处理后的数据进行了空间插值分析，插值方法有确定性插值（全局多项式法、反距离权重法、样条函数法）以及克里金插值法（简单克里金法、普 通克里金法）两大类;通过交叉验证和一般验证来获取不同插值方法的精度，进行比较得出精度值最高的插值方法，并 通过精度值选择最合适的模型来分析陕西省的降雨量空间分布规律。
主要得出以下结论：（1）通过热点分析，研究区域的高程值与雨量值呈现负相关；（2'地形地貌和河流对研究区域的降雨量有很大影响* （3）在确定性插值方法中，样条函数法的研究区整体精度高于全局多项式法和反距离权重法；（4）在克里金插值方法中，普通克里金法的研究区整体 精度高于简单克里金法；（5）普通克里金法的研究区整体精度高于样条函数法*关键词：地统计分析；自相关;确定性插值;克里金插值法 中图分类号:P221概述在我国时常出现干旱与洪水并存的现象，社会自 了 」来，我国几乎年年发生南涝北旱，方会，而研究降雨量的空间分布以及插值方法，以为 据*因此对降雨量的空间插值 有了高 ，本：文究某一区域通插值方法得到高精度的降雨趋势图*探索性分析是一种无先验假设的条件下，而且规避了一般统计方法时，提出先验条件的 I 影响，之后对样本数据的分布特性进行了研究分 析，并以此来全的 数据内在关系，如数据的特点、分布以及模式，从很客观、有依据的 给数据分析者的方法叫在19世纪80年代，Marquinez 等人将地形因子 作为影响降雨量的子考虑，分析了降水和一系列地形变量的关系叫Sergio 等人对西班牙东北 部埃布罗河谷中部地区的降雨量，通过全局法，克里金法进行了精度对比，发现使用地统计方法和由4个地理变量和地形变量形成的回归模型获得了最佳结果；使用基于回归的方法获得温映射的最佳结果叫士凯等人将内蒙古作为研究区域，通过确定；性插值（反距离插值、样条函数插值）以及克里金插值，对究区域的牧草生育期平均气温的空间分布进行推算，再运用内蒙古高程数据进行对比分析，最 终得出适宜天然牧草生育期的平均气温；经过对比，克里金插值方法的插值结果 最高的叫李娟丽等人对1990-1997年无定河流域67个雨量 站进行了插值分析，运用普通克里金方法，结果发现，用此方法得的插值结果非常符合降雨空间 分布特性叫李新等人通过对几种插值方法的对比，没有最好的插值方法，只有对个研究区域言，有最优的方法问*空间插值方法在自身模上，已很难发生突破*目前，对插值方法的研究，主通过对传统方法的参数进行优化，以提高插值精度*总之，选择合适的插值方法和参数需要考虑自己所研究的区域以及研究的目的*对于众多的空间插值方法而言，没有绝对最佳的方法，只有在特定的 条件下，对某个地区实施所对应的插值方法A7-8B *2研究区域概况陕西省的经度在105。
东南地区定量降水实况插值方法比较研究*王志赵琳娜许凤雯狄靖月（国家气象中心，北京100081）提要：通过对东南三省（浙江、福建、广东）2006、2007 两年日降水资料进行反距离权重、普通克里格和协同克里格等多种插值分析，表明总体上在东南地区克里格插值方法具有一定优势，但没有任何一种插值方法占有绝对优势。
根据降水分布类型，对有多个降水的大值，且降水中心较不规则的降水过程，以反距离权重法效果较好；而分布呈带状的区域性降水则以克里格插值方法效果较好。
对于不同天气系统降水所选取的插值方法应由该天气系统所造成的降水分布特征来决定。
关键词：东南降水插值反距离权重法克里格法引言降水的空间分布对地质灾害预报及流域面雨量预报起着决定性的作用[ 1 ] 。
目前国家级地质灾害预报和流域面雨量实况及预报业务均用到降水的主、客观预报产品及站点降水实况。
根据气象防灾减灾服务的需求，对地质灾害预报及流域面雨量实况与预报的精细化程度要求越来越高，这必然对降水预报的精细度提出更高的要求，而目前的降水主客观预报在空间精度上还无法满足专业气象预报业务的需求。
因此，对降水空间分布的内插方法研究成为地质灾害预报及流域面雨量预报业务亟待解决的核心问题之一。
降水的空间分布受地形的影响，在局地受复杂地形的影响尤其显著。
地形复杂区既是地质灾害多发区，也是流域面雨量预报的关注区，因此，开展复杂地形下的降水空间分析技术研究将有效促进地质灾害预报和流域面雨量预报能力的提高。
关于降水的空间插值方法很多，基本上可以归结为整体插值法、局部插值法、地学统计法（stat i s t i c a l methods）和混合插值法（m i x ed methods）4 类[2,3]。
地学统计法即指克里金（kr i g i ng）插值法，混合插值法则是指将整体插值法、局部插值法和地学统计法综合应用的一种方法。
近年来，随着应用数学和人工神经网络技术的发展，很多新方法如BP 网络、径向基函数网络等逐渐应用到降水插值中。
文章编号：2095-6835（2023）22-0081-04基于插值技术的四川省降水量空间分布特征研究张弛（平罗县气象局，宁夏石嘴山753400）摘要：利用1980—2012年四川省36个地面测站逐日降水资料，分别采用Kriging插值、气候倾向率、最小二乘等方法，研究分析区域性降水量空间分布非对称性特征。
研究表明，年降水量主要集中在中部区域，并向四周区域呈非对称变化趋势，且降水量与经纬度之间存在相关性关系；年降水量气候倾斜率从川东向中部区域递减，幅度逐渐增大；大雨、暴雨日数存在显著的空间分布差异性，在川南、中部、川东区域大雨事件较为集中，在川东北小区域暴雨事件较为集中。
研究所得结论对极端降水气候诊断、预警以及指导灾害应急处置、农业生产均具有一定的科学指导意义。
关键词：四川省；Kriging；空间分布；气候倾向率中图分类号：P458文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2023.22.022IPCC委员会所发布的最新的气候变化评估报告显示，若不考虑外部突变因素的干扰，至2040年全球气温将继续升高1.5℃，持续的升温现象，将使得极端气候事件发生的概率大大提升[1-2]。
因此，研究区域性大雨、暴雨日数等空间变化规律，对掌握极端气候的发生规律和精益化气候变化管控均具有重要意义。
目前对于极端降水气候的研究主要有：高洁等[3]利用四川省2002—2020年降雨及灾情分布数据，研究了降水趋势空间变化特征以及降水量变化与灾情发生频次之间的关系，指出降水量主要集中在南部区域，且大暴雨发生时往往伴随50%可能性的灾情事件。
甘露等[4]利用四川省1964—2016年降水资料，采用时间及周期变化分析方法，研究极端降水事件变化特征，指出极端降水事件发生频率与强度之间呈反比例关系，在空间上呈由东南区域向西北逐渐减少的趋势。
李昱锐等[5]利用四川省2010—2019年夏季短时强降水资料，研究了降水量、强度以及频次空间差异性，指出降水发生频次受微地形条件影响较大，且日变化呈现“V”形分布特征，降水量极大值频次具有单峰值日变化特征。
基于ArcGIS不同空间插值方法的降雨量预测效果对比HUANG Liyan【摘要】利用美国Idaho州的实测年均降雨量数据,基于ArcGIS平台分别采用趋势面拟合、IDW、Splines和普通Kriging四种插值方法进行了降雨量预测建模,使用留出验证法对所建的四种模型实施了预测效果评估.基于20个预留站点的验证结果显示:趋势面拟合、IDW、Splines和普通Kriging四种插值方法的拟合R2分别为0.74,0.71,0.83,0.81;RMSE分别为5.17,5.30,4.11,4.37 in.即在该例中Splines 插值模型的预测效果最优,而后基于Splines插值模型生成了美国Idaho州年均降雨量分布图.【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2019(033)007【总页数】4页(P759-762)【关键词】ArcGIS;降雨量;空间插值;效果对比;交叉验证【作者】HUANG Liyan【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】P2080 引言降雨量是一项极其重要的水文气象指标,对于当地资源管理、灾害防治都具有深远意义[1]。
空间插值技术是利用众多已有观测点数值来预测未知点数值的算法[2]。
可以通过空间插值技术根据周边站点已有的降雨量数值来估计没有观测数据地点的降雨量数值,进而生成整个区域的降水量分布图[3]。
然而,目前存在多种空间插值方法可供选择,例如应用较为普遍的趋势面拟合模型、距离倒数权重插值模型(IDW)、薄板样条函数模型(Splines)和克里金(Kriging)插值模型[4]。
如何对基于不同空间插值模型的降雨量预测效果进行评估并且从众多插值方法中选取一个最优插值模型对区域降雨量预测与制图具有重要意义。
本文以美国Idaho州多年实际降雨量数据为例,分别采用趋势面拟合、IDW、Splines和Kriging这四种模型对Idaho州进行了区域降雨量插值预测,并使用留出(hold-out)验证法对四种插值模型预测效果进行了对比分析。
2006年4月灌溉排水学报 第25卷第2期 Journal of Irrigati on and D rainage文章编号:1000646X(2006)02003405山区降水空间分布的插值分析3刘金涛1,2,3,张佳宝1(1.中国科学院南京土壤研究所封丘农田生态系统国家试验站土壤与农业可持续发展国家重点实验室,江苏南京210008;2.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098;3.中国科学院研究生院,北京100049)摘 要:降水空间分布信息是进行区域水资源管理的基础,同时也是区域防洪减灾中所需的重要信息。
采用地质统计学方法克里金方法,建立了区域降水插值模型。
并以黄河故县以上集水区域为例,进行多年平均月降水插值实验。
由于研究区域为地形起伏的山区,因此降水空间分析中又建立了融合地形信息的人工神经网络模型。
此外还选取泰森多边形法、距离平方反比法、线性回归法,采用交叉验证法对各方法的插值精度进行对比分析。
研究显示,克里金方法和融合地形信息的人工神经网络模型插值精度较高。
关 键 词:山区;降水空间分布;数字高程模型;克里金方法;BP神经网络中图分类号:P332 文献标识码:A1 引 言降水空间分布信息是区域水文分析与设计、水资源管理等的关键因素。
在传统水文信息观测方式的前提下,一方面,精确的降水时空观测要求在流域上布设高密度的雨量计站网,这必然增加水文站布设及维护的费用。
另一方面,建立降水空间分布模型,可采用二种方法,一种从气象学的观点出发,建立确定性的物理方程并模拟、预测降水的空间变化。
然而建立这种模型需大量的气象数据,例如风向和风速,空气湿度及水气补给等。
另一种方法是依据现有雨量计观测的点降水信息通过插值得到降水的空间分布。
目前,在水文中广泛应用的降水量插值方法,主要有泰森多边形法、距离平方反比法等。
泰森多边形方法就是将距待估点最近的测点的变量值赋给待估点,作为待估点的变量值。
不同空间插值方法在辽西降水空间插值的精度对比分析韩丽娜【摘要】本文结合区域降水站点实测降水数据,对比分析了反距离加权插值和克里金插值方法在辽西降水空间插值的精度.研究结果表明:反距离加权插值法由于考虑插值点之间的权重,在辽宁西部降水空间插值的精度高于克里金插值方法,反距离加权插值方法下降水插值和实测降水之间年和月尺度的误差分别为6.2%和20.7%,年相关系数达到0.79,克里金插值方法下降水插值和实测降水之间年和月尺度误差分别为10.9%和24.6%,年相关系数为0.51,反距离插值方法更适用于辽西地区的降水空间插值计算.研究成果可为辽宁西部无资料地区降水空间插值计算提供方法参考.【期刊名称】《吉林水利》【年(卷),期】2017(000)006【总页数】5页(P46-50)【关键词】反距离加权插值方法;克里金插值方法;降水空间插值精度对比;辽宁西部地区【作者】韩丽娜【作者单位】辽宁省锦州水文局, 辽宁锦州 121000【正文语种】中文【中图分类】TV125辽宁西部地区受地理位置和气候条件的影响，区域降水空间分布十分不均匀，而区域内的降水站点不能实现对整个区域降水的有效控制。
当前，中小河流治理设计和山洪灾害调查与评价均涉及到无资料地区的水文计算，需要结合有降水观测数据的站点对无资料涉及区域的降水进行空间插值计算。
近些年来，随着地理信息计算发展，基于地理空间信息的空间插值方法在区域水文要素的空间插值中得到具体应用[1-5]。
其中反距离加权插值和克里金插值在许多区域水文要素的空间插值中应用较为成熟[6-8]，但是不同空间插值方法在区域水文要素插值的精度不同。
为对辽宁西部无资料地区的降水空间插值提供有效的方法，分别采用反距离加权插值和克里金插值对辽宁西部某区域的降水进行空间插值，并结合区域内实测的降水资料，对比分析不同空间插值方法在辽西地区降水空间插值的精度。
2.1 反距离加权插值方法（IDW方法）反距离加权插值方法通过计算已知站点和插值站点之间距离倒数的平方值来确定插值降水站点的数值，计算方程为：其中在方程（1）中λ表示为已知的降水站点的权重值，计算方程为：其中在方程（2）中Z（X0）表示为已知雨量站的降水观测值，单位为mm；Z（X1）表示为插值站点的雨量值，单位为mm；L0表示为第i个已知雨量站点和插值站点之间的直线距离，单位为km；P表示为反距离加权模型估算参数；λi表示为已知雨量站点的权重值。
第五章降雨空间插值分析降雨空间插值分析是系统的中间件，其主要任务是把流域内175个雨量站的资料利用空间插值方法合理地插值到分布式水文模型所应用的空间网格上，以便于利用历史和实时自动测报雨量进行模型的率定和模拟验证，其输出结果以数据库或数据文本方式储存。
该层次的功能主要包括以下三个方面：（1）把175站雨量信息合理地插值到计算网格；（2）雷达降雨与分布式水文模型耦合接口；（2）暴雨数值预报与分布式水文模型耦合接口。
5.1 概述降雨空间插值分析是本系统的关键技术之一。
该部分的功能实现途径如下：（1）建立统一的基础空间数据库，包括统一的网格、单元、区域、子流域划分及编码，实现对同一区域对象的地理、水文、气象综合描述。
系统的基本分辨率规定为空间1km×1km；（2）多源降雨信息的同化及整合。
无论是自动测报实时雨量，还是历史数据（包括月、日、时等时段），通过该软件都可以生成网格上的空间分布数据。
（3）数值天气预报产品转化为1km网格的空间数据；（4）雷达信息转换为分布式水文模型所用网格的空间数据。
5.2 空间插值方法空间插值方法的主要思想是：由分布的流域上的各个测站（xi, yi, zi ）（x, y 为坐标值，z 为雨量值），拟合出该时段降雨量在流域上的分布函数f (x, y)，进而求得在该函数在计算网格上的积分：()⎰⎰=dAy x f P ,5-1则网格上的面平均雨量为：A PP =5-2在实际操作时，分布函数的拟合是采用加权的最小二乘拟合得出，但是对于复杂的空间分布函数，其求解并不是简单的问题。
一般情况下多选用多项式函数来作为数学表达式，另外还要求解上的可行性和便利性，目前趋势面的求解均采用最小二乘法，一般来说只有线性表达式以及可转化为线性的表达式方可求解。
目前流行较多的方法有：算术平均、距离反比加权平均、最短距离法、空间函数拟合插值等。
算术平均方法比较简单，如果网格内有雨量站点，则该网格内的平均雨量为网格内站点雨量的平均值，但是小花间网格要4万多个，而雨量站点165个，该方法不能适用。
GIS空间插值（局部插值方法）实习记录一、空间插值的概念和原理当我们需要做一幅某个区域的专题地图，或是对该区域进行详细研究的时候，必须具备研究区任一点的属性值，也就是连续的属性值。
但是，由于各种属性数据（如降水量、气温等）很难实施地面无缝观测，所以，我们能获取的往往是离散的属性数据。
例如本例，我们现有一幅山东省等降雨量图，但是最终目标是得到山东省降水量专题图（覆盖全省，统计完成后，各地均具有自己的降雨量属性）。
空间插值是指利用研究区已知数据来估算未知数据的过程，即将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面。
利用空间插值，我们就可以通过离散的等降雨量线，来推算出山东省各地的降雨量了。
二、空间插值的几种方法及本次实习采用的原理和方法–整体插值方法»边界内插方法»趋势面分析»变换函数插值–局部分块插值方法»自然邻域法»移动平均插值方法：反距离权重插值»样条函数插值法（薄板样条和张力样条法）»空间自协方差最佳插值方法：克里金插值■局部插值方法的控制点个数与控制点选择问题局部插值方法用一组已知数据点（我们将其称为控制点）样本来估算待插值点（未知点）的值，因此控制点对该方法十分重要。
为此，第一要注意的是控制点的个数。
控制点的个数与估算结果精确程度的关系取决于控制点的分布与待插值点的关系以及控制点的空间自相关程度。
为了获取更精确的插值结果，我们需要着重考虑上述两点因素（横线所示）。
第二需要注意的是怎样选择控制点。
一种方法是用离估算点最近的点作为控制点；另一种方法是通过半径来选择控制点，半径的大小必须根据控制点的分布来调整。
S6、按照不同方法进行空间插值，并比较各自优劣打开ArcToolbox——Spatial Analyst 工具——插值，打开插值方法列表，如下图：A、采用反距离权重法（IDW）对降水量数据进行插值：反距离权重法的特点是按照距离待插值点的远近核定已知数据点的权重，从而对待插值点进行插值的过程。
